DENOMINACIÓN 

Maestría en Ciencias en Ingeniería Electrónica con mención en AUTOMÁTICA E INSTRUMENTACIÓN.

PRESENTACIÓN GENERAL

Es una maestría que permite especializar al participante en teorías de Control Avanzado, Automatización, Manufactura Computarizada, Sistemas de Instrumentación, Robótica, etc. enfocándose en la conceptualización, análisis, aplicación y validación.

OBJETIVOS EDUCACIONALES

Dar una formación especializada con elevado nivel académico y profesional de docentes, investigadores e ingenieros en el diseño, implementación  y desarrollo de proyectos de automatización y equipos de control e instrumentación para la industria.

PERFIL DEL GRADUADO

Al finalizar el presente programa los egresados estarán en capacidad de:

Planear, diseñar, dirigir, y ejecutar proyectos de desarrollo de investigación en automatización, control e instrumentación de sistemas.

Resolver eficazmente problemas relativos a la automatización, control e instrumentación industrial aportando soluciones innovadoras y adoptando estrategias para mejorar la productividad, calidad y competitividad de la empresa.

MODALIDAD DE ESTUDIOS

Nuestros programas se dictan en la modalidad A DISTANCIA EN LÍNEA (clases en vivo por Zoom).

RESUMEN DE CV DE LOS DOCENTES

Primer Ciclo:

EE-05 Procesos Estocásticos

Teoría de las probabilidades, variables aleatorias, funciones de distribución y densidad, funciones características. Dependencia, correlación y regresión. Procesos estocásticos, estacionaridad, ergodicidad, funciones de correlación, representación espectral, sistemas lineales con entradas aleatorias, predicción.

EE-07 Procesamiento Digital de Señales

Señales y sistemas de tiempo discreto.  Transformada Z. Muestreo de señales continuas. Análisis por transformada de SLIT. Diseño de filtros discretos. Transformada de Fourier discreta. Transformada Wavelet. Análisis de Fourier de señales utilizando la TFD. Tratamiento digital de señales de voz audio e imágenes.

EE-08 Sistemas Lineales y No Lineales

Introducción. Espacios y operadores lineales. Modelamiento y simulación de sistemas lineales y no lineales. Controlabilidad y observabilidad de sistemas lineales. Realimentador de estados y estimador de estados. Estabilidad de sistemas lineales. Estudio de los sistemas no lineales. Software de simulación.

Segundo Ciclo:

EE-69 Control de Máquinas Eléctricas

Introducción. Motor de corriente continua con excitación independiente. Control del motor de corriente continua de excitación independiente. Convertidores estáticos usados como actuadores de potencia. Control de convertidores accionando motores DC. El motor de inducción trifásico simétrico. Operación generalizada del motor de inducción alimentado por una fuente de tensión de forma arbitraria. Fuentes de alimentación estática para motores de corriente alterna. Control de Motor inducción. Motor síncrono alimentado por fuente de frecuencia variable.

EE-74 Tópicos en Manufactura Integrada por Computadoras

Recapitulación de conocimientos. Sistemas numéricos y sus operaciones. Circuitos de operación. Reseña de teorías de autómatas y redes de Petro. Introducción a las máquinas-herramientas. Instrumentación sensorial. Efectos y actuadores. Parametrización, normalización y calibración. Sistemas de control y potencia. Sistemas de coordenadas y transformaciones. Interpolaciones. Lenguajes de programación de CNC’s. Diseño y desarrollo de programas.

EE-75 Control Digital - Aplicaciones

Introducción al control digital. Muestreo de señales continuas. Muestreo de señales discretos. Análisis de sistemas discretos. Métodos de diseño. Traslación del diseño análogo. Diseño con métodos de espacios de estado. Colocación de polos usando modelos de entrada-salida.

Tercer Ciclo:

EE-22 Control No Lineal

Análisis en el plano de fase. Función descriptiva. Linealización de la realimentación. Control de deslizamiento. Control adaptivo.

EE-73 Control de Procesos Industriales

Introducción al Control Automático. Modelamiento y Dinámica de Procesos. Procesamiento de las Mediciones. Control de Procesos. Técnicas Avanzadas de Control. Control de Procesos Basado en Modelos. Control de Procesos Basado en Conocimiento. Optimización de Procesos On-Line. Realización de Estrategias en el Control de Procesos.

EE-78 Proyecto De Tesis I

El estudiante realizará un estudio general y búsqueda bibliográfica de uno o varios temas de interés y supervisado por su asesor de tesis. Al final del ciclo presentará una propuesta y plan de tesis que además incluya el cronograma correspondiente. Esta propuesta y el plan serán evaluados por un comité de tesis para su aprobación.

Cuarto Ciclo:

EE-81 Tópicos En Sistemas Expertos E Inteligencia Artificial

Introducción. Sistemas expertos. Redes neuronales artificiales. Lógica difusa (Fuzzy Logic). Algoritmos genéticos y computación evolutiva.

EE-79 Proyecto De Tesis II

El estudiante desarrollará el tema de tesis aprobado por el comité de tesis, con la supervisión de su asesor. Al final del ciclo o dentro de los tres meses siguientes a la terminación del ciclo para su revisión y posterior sustentación.

Cursos Electivos:

EE-09 Procesamiento Digital de Señales Avanzado

Introducción. Algoritmos para convolución y transformada discreta de Fourier. Multimuestreo de señales discretas. Predicción lineal y filtros óptimos lineales. Filtros adaptivos. Estimación del espectro de potencia. Prototipaje rápido de sistemas de procesamiento digital de señales, ptolemu, aplicaciones. Laboratorios con sistemas de desarrollo motorola DSP56002.

EE-10 Tratamiento Digital de la Voz

Introducción. Modelo y producción de la señal de voz. Características de las señales de voz. Propiedades espectrales de la señal de voz. Predicción lineal LPC. Codificación de la voz. Síntesis de la voz. Reconocimiento de la voz.

EE-11 Laboratorio de Procesamiento y Control Digital Utilizando el DSP

Introducción al procesador digital de señales. Arquitectura y direccionamiento del DSP TMS320C542. Introducción al assembler y ANSI C en el TMS320C542. Set de instrucciones y periféricos. Introducción al procesamiento digital de señales. Implementación de filtros digitales FIR. Implementación de filtros digitales IIR. Implementación de la transformada rápida de Fourier. Implementación de filtros adaptivos FIR. Introducción al procesador digital de señales. Arquitectura y direccionamiento del DSP TMS320F240. Introducción al assembler en el TMS320F240. Set de instrucciones y periféricos. Métodos en sistemas discretos. Análisis de sistemas discretos. Diseño e implementación de sistemas de control.

EE-20 Automatización en Tiempo Real

Los sistemas en tiempo real (Real Time System) están adquiriendo cada vez mayor importancia. Las aplicaciones que están sujetas a condiciones límites de tiempo (tiempo crítico) están aumentando considerablemente, no solamente es los sistemas para el control de procesos y control de calidad, sino también, por ejemplo, en sistemas antibloqueo (ABS), aplicaciones multimedia, sistemas de control en la aeronáutica etc. Es por esta razón que se tiene la necesidad de adquirir estos conocimientos para poder realizar aplicaciones robustas en este campo.

EE-71 Estrategias E Interfaces de Control en Bioingeniería

Introducción a la bioingeniería. Anatomía y fisiología humana. Fenómenos bioeléctricos y adquisición de variables biológicas. Principios sobre medición y diagnóstico de variables biológicas. Diseño de una interfaz de monitoreo electrocardiográfico por PC. Diseño de una interfaz de monitoreo electroencefalográfico por PC. Modelado de sistemas biológicos. Estrategias de control de variables biológicas. Sistemas de microcirugía asistida por robots.

EE-72 Robótica

Terminología y definiciones generales. Representación de la posición y la orientación de un robot. Modelo geométrico, cinemática y dinámico de robots industriales. Introducción a la generación de movimiento y control de trayectorias. Requerimientos de un sistema de programación para una celda robotizada. Aplicaciones y selección de robots.

EE-45 Tópicos En Automática E Instrumentación

El tema a desarrollar será coordinado con el profesor especialista.

PLANA DOCENTE

Ricardo Raúl Rodríguez Bustinza

Dr. en Ingeniería Eléctrica, Universidad Nacional del Callao, Perú.

Profesor Investigador en las áreas de control avanzado, inteligencia artificial y robótica. Especialista en desarrollo de algoritmos de identificación y control en tareas de tiempo real.

M Sc Ing. Steve Dustin Núñez Escobar

Posgrado en Redes de Comunicaciones inalámbricas, especialización en Docencia Universitaria, Ingeniero Electrónico. Diplomado en gerencia de Proyectos. Diplomado en Operaciones Mantenimiento. Docencia en la universidad Rafael Belloso Chacín-Venezuela.

M Sc Ing. Juan Rodolfo Núñez Chávez

Maestro en Ingeniería Eléctrica Universidad de Aston en Birmingham en Inglaterra, estudios generalizados de máquinas eléctricas Universidad de Ingeniería de Londres asistió a numerosos cursos de Capacitación Pedagógica y Metodología de la Investigación.

Rafael Caparó Coronado

Profesional de Ingeniería Económica de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), acreditado internacionalmente con 2 máster especializados   en Estadística y Econometría y Econometría Bancaria y Financiera (Francia). Catedrático de la UNI en cursos de Análisis de Series de Tiempo (Procesos Estocásticos) e Ingeniería Financiera.  Destacado en temas de gestión   cuantitativa de riesgos financieros y finanzas cuantitativas en general, pricing de instrumentos financieros   derivados, construcción de portafolios inmunizados. Altamente especializado en la implementación de modelos cuantitativos para el Backtesting, dispositivos de stress testing en software tipo R, Python y MATLAB, adecuación de modelos estadísticos según normativa de Basilea III.

Elmer Elmer Lévano Huamaccto

2003–2009   Licenciado en Matemática, Egresado de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, UNMSM, Perú.

2013–2014   Maestro en Ingeniería Eléctrica en el área de control y automatización, Egresado de la Universidad Tecnológica Federal del Paraná, UTFPR, Brasil.

2014–2018   Doctor en Ingeniería Eléctrica en el área de control y automatización, Egresado de la Universidad Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

Gabriela Pérez Paredes.

Formada en Bachiller de Ingeniería Electrónica (2008) en la Universidad Tecnológica del Perú (UTP). Grado de Magister (2013) y Doctorado (2018) en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Estadual de Campinas (UNICAMP). Participó en el periodo de doctorado como investigador en la Empresa Hitachi Research Laboratory- Japon y como Profesor visitante en la Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)-Brasil. Actualmente es Profesora de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Universidad Tecnológica del Perú (UTP) y de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC). Está asociada a IEEE Power Electronics Society y Vehicular Technology Society. Áreas de Interés: Sistemas de almacenamiento de Energía, Movilidad eléctrica, Electrónica de Potencia y Control Digital para Conversores Electrónicos para la Electrificación del Transporte.

Alonso Sánchez Huapaya

M.Sc. en Ingeniería Electrónica por la UNI e Ingeniero Electrónico por la UPC. Con experiencia en la gestión de tableros eléctricos para la minería e industria. Asimismo, tengo experiencia en el desarrollo de proyectos de I+D+i en el ámbito académico e industrial, en procesamiento de señales e imágenes y en circuitos electrónicos Acostumbrado a enfrentar exitosamente retos y ambientes que me exigen expandir mis conocimientos al límite y gestionar nuevos aprendizajes. He demostrado excelencia en todas las tareas que he recibido, siempre dando mi máximo esfuerzo en buscar soluciones óptimas.

Kevin José Acuña Condori

Magister en Ingeniería Mecatrónica (PUCP). Investigador del Grupo de Investigación en Robótica Aplicada y Biomecánica (GIRAB-PUCP). Catedrático en Posgrado de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) y Universidad Tecnológica del Perú (UTP) de los cursos de Procesamiento Digital de Imágenes, Redes Neuronales y Control Automático. Predocente en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) de control automático, electrónica, sistemas digitales, entre otros. Co-fundador de "CIRSYS SAC", empresa de desarrollo de productos tecnológicos. Me apasiona la investigación en biomecatrónica y electrónica aplicada, participando activamente en el rubro de la investigación en diversos proyectos multidiciplinarios. He realizado diversos aportes académicos publicados en Scopus. Alguno de los proyectos en los que he participado incluyen el procesamiento y clasificación de patrones de bioseñales EEG, diseño de un interface cerebro-máquina, diseño de un sistema para detección de calidad del pisco basado en inteligencia artificial, diseño e implementación de un sistema de detección de residuos sólido para un robot de reciclaje, control de temperatura de cámara de captura de sensores químicos, entre otros. Área de interés: Control Automático, Visión Artificial, Procesamiento de Bioseñales, Inteligencia Artificial.

Christian Carlos Del Carpio Damián

Ingeniero Electrónico titulado en la Universidad de San Martín de Porres. Grado de Maestro en Ciencias con mención en Telemática en la Universidad Nacional de Ingeniería. Amplia experiencia en la docencia e investigación científica y tecnológica. Profesor e Investigador en el área de Procesamiento Digital de Señales e Imágenes.

Fernando A. Saldaña Hermoza

Docente con 14 años de experiencia en la enseñanza de cursos para las Maestrías en Ciencias en Ingeniería Eléctrica y Electrónica, FIEE-UNI. Maestro en Ciencias con mención en Telecomunicaciones, UNI. 

Rafael Caparó Coronado

Profesional de Ingeniería Económica de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), acreditado internacionalmente con 2 máster especializados   en Estadística y Econometría y Econometría Bancaria y Financiera (Francia). Catedrático de la UNI en cursos de Análisis de Series de Tiempo (Procesos Estocásticos) e Ingeniería Financiera.  Destacado en temas de gestión   cuantitativa de riesgos financieros y finanzas cuantitativas en general, pricing de instrumentos financieros   derivados, construcción de portafolios inmunizados. Altamente especializado en la implementación de modelos cuantitativos para el Backtesting, dispositivos de stress testing en software tipo R, Python y MATLAB, adecuación de modelos estadísticos según normativa de Basilea III.

Steve Dustin Núñez Escobar

21 años de experiencia en puestos de ingeniería y gerencia para proyectos y operaciones en Automatización, Telecomunicaciones e Informática. En paralelo 16 años como profesor de pregrado, Maestría y Diplomado e Investigador con publicaciones y conferencias, así mismo fui coordinador de área técnica de Telecomunicaciones en un Centro Universitario, miembro del comité académico, tutor de tesis de maestría y pregrado. Maestría en Telemática, PG Redes de Datos, PG en Comunicaciones Inalámbricas, PG Educación Superior Universitaria, Doctorado en Ciencias Gerenciales (escolaridad culminada). He dirigido más de 50 profesionales en simultáneo y ejecutado presupuestos de inversión y gasto de gran tamaño. 

Gustavo Huamán Bustamante

Bachiller en Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Perú, en 1999, Maestría en Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro (PUC-Río) en 2008, y Doctor en Ingeniería Eléctrica de la PUC-Rio. Participó como investigador en el Laboratorio de Inteligencia Computacional Aplicada de la PUC-RIO, Brasil. De 2002 a 2006 trabajó en el Centro de Investigación y Desarrollo de la FIEE-UNI, en el SENAMHI del Perú. Actualmente, trabaja el INICTEL-UNI y Unidad de Posgrado de la FIEE de la Universidad Nacional de Ingeniería. Otros temas en los que tiene experiencia son circuitos electrónicos analógicos y digitales para instrumentación, invernaderos automatizados, control electrónico, algoritmos genéticos, lógica difusa, redes neuronales, procesamiento de señales e imágenes, prospección eléctrica, inversión sísmica, perfiladode pozos e instrumentación meteorológica B.S. degree in Electronics Engineering from National University of Engineering (UNI), Peru, in 1999, the M. S. degree in Electrical Engineering from the Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio) in 2008, and D.Sc. degree in Electrical Engineering from the PUC-Rio. He participated as a researcher in the Laboratory of Applied Computational Intelligence PUC-RIO, Brazil. From 2002 to 2006 he worked in the Research and Development Center of FIEE-UNI, CISMID-UNI an SENAMHI of Peu. Currently, he works in INICTEL and the postgraduate department of National University of Engineering. His research interests include electronic design, computational intelligence, seismic, applied geophysics and signal processing. Other topics he has experience are: Analog and Digital electronic circuits for instrumentation, automated greenhouses, electronic control, genetic algorithms, signal and image processing, electrical prospection, seismic inversion, well logging and meteorological instrumentation. 

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN 

• Reconocimiento de voz de palabras con locutor independiente.

• Métodos de reconocimiento de imágenes en procesos de etiquetado.

• Métodos de reconocimiento de imágenes en Control de calidad.

• Diseño de Sistemas de control inteligente.

• Diseño de Asistente domésticos inteligentes.

• Métodos de identificación de reconocimientos de señales biológicas.

• Control de vehículos subterráneos en instalaciones mineras aplicando Lógica Difusa

• Diseño de control Inteligente para Dones.

• Diseño de control Inteligente para robots en asistencias médicas.

• Sistemas de Semaforización Inteligente.